Python數據標准化、歸一化
在進行數據分析或者機器學習時，通常需要對數據進行預處理，其中主要的步驟就是數據標准化/歸一化。 常用的數據標准化和歸一化方法主要有： 1. 最大最小標准化 y=(x-min(x))/(max(x)-min(x))，x為一序列，即x={x1,x2,x3......}，max(x)為最大值 ...
原文：Python numpy 歸一化和標准化
一 概念 歸一化： 把數據變成 ， 或者 , 之間的小數。主要是為了數據處理方便提出來的，把數據映射到 范圍之內處理，更加便捷快速。 把有量綱表達式變成無量綱表達式，便於不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權。歸一化是一種簡化計算的方式，即將有量綱的表達式，經過變換，化為無量綱的表達式，成為純量。 標准化：在機器學習中，我們可能要處理不同種類的資料，例如，音訊和圖片上的像素值，這些資料可能是高維度 ...
2021-04-13 16:55 0 622 推薦指數：
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